在FS脚本中,可通过如下两种方式调用执行Python程序(本机要先安装配置好Python运行环境):
1.直接执行外部python文件(.py),传入参数并获得返回结果;
2.在FS的Java脚本中嵌入Python代码,执行该代码并获得返回结果。
下面通过一个例子进行说明(该例子位于help/example目录下)
1、FS脚本直接执行python文件
在脚本方法直接调用python文件,传入参数,获得返回结果,这种方式较为简单,但灵活性一般。如下例,先创建一个Python文件:neuralnetwork.py,训练出一个多层感知机神经网络,训练数据集为通用的MNIST数据集。Python代码如下:在FS中创建“训练神经网络”脚本方法,内容如下,核心代码见红色框,执行该脚本程序。
运行结束,FS控制台打印出结果,表明后台已执行了Python文件并训练好了神经网络。

连接成功后,Python组件的上方显示已连接标记(三个绿色圆圈)。具体步骤:
1)通过find()方法得到Python对象pyObject;
2)在字符串code中写一段Python代码,根据输入的数量(%s),随机产生若干x、y数值,利用matplotlib绘制x-y散点图,并计算出这些数据中x和y的最大值max_x_value和max_y_value;
3)调用pyObject的run()方法,执行Python代码,三个输入参数:代码code、x值的数目20,y值的数目20;
4)调用pyObject的get()方法,得到double类型的max_x_value和max_y_value,两个输入参数:返回数据类型、返回的变量名称。
运行脚本方法,显示散点图如下(Python界面):通过与Python的集成接口,FS能够更好的利用Python生态优势,增强在数据处理、科学计算、图表绘制、优化算法、机器学习、深度学习等方面的能力。=======================================
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